NYTT & Avslöjat: Googles ranking genom användarsignaler, Google Chrome-data och webbplatsens popularitet: Vad domstolsdokumenten säger

Hur viktiga är användarsignaler för Googles ranking?

Användarsignalers betydelse för Googles ranking har länge varit kontroversiell. Google har själva konsekvent hävdat tidigare att direkta användarsignaler som klick inte är direkta rankningsfaktorer. Emellertid avslöjar nya domstolsdokument från det pågående antitrustmålet mot Google i USA en helt annan verklighet. Dessa dokument visar att användarinteraktioner och beteendedata inte bara spelar en viktig roll, utan till och med kan vara viktigare än den traditionella PageRank-algoritmen.

De publicerade domstolsdokumenten ger för första gången en omfattande inblick i de interna mekanismerna i Googles rankingsystem. De visar tydligt att Google använder användardata i varje steg i sökprocessen – från den första genomsökningen av en webbplats via indexering till den slutliga hämtningen och rankningen av sökresultaten.

Lämplig för detta:

• Googles dom: Monopol bekräftat, upplösning avvisad, aktiemarknadens reaktion och vilka är villkoren?

Vad visar de officiella domstolsdokumenten om Googles rankingsystem?

Dokumenten som släppts som en del av antitrustförfarandet kommer direkt från Googles interna system och ger exempellösa detaljer om hur sökmotorn fungerar. Dessa dokument gjordes tillgängliga av det amerikanska justitiedepartementet i fallet "United States et al. mot Google".

Särskilt avslöjande är uttalandena från Dr. Eric Lehman, en tidigare Distinguished Engineer på Google som arbetade för företaget med kvalitets- och rankingfrågor i 17 år. I sitt vittnesmål i domstol bekräftade han uttryckligen att Google använder klickdata för rankingändamål. Samtidigt avslöjade han att Google internt instruerades att inte offentligt bekräfta denna användning, eftersom SEO-experter kunde använda denna information för att manipulera sökresultat.

Dokumenten visar också att Google kontinuerligt har lärt sig av användarbeteende i 15 år för att förbättra sina sökresultat. Varje enskild användarinteraktion ger Google ytterligare träningsdata och visar vilka sökresultat som ansågs särskilt relevanta eller användbara.

Mer om detta här:

• Googles domstolsdokument om antitrustförfaranden som PDF
• Vad Googles testdokument avslöjar om klick, länkar och andra rankningssignaler
• Nya domstolsdokument: Användarinteraktioner med Google Sök, användardata och Chrome-data
• Google: Domstolsdokument visar vikten av användarsignaler för ranking

Vilken roll spelar det mystiska "lim"-systemet i datainsamling?

Googles system "Glue" visar sig vara en av nyckelkomponenterna för att samla in och analysera användardata. Det är en omfattande loggtabell över användaraktivitet som samlar in mycket mer detaljerad information än man tidigare trott.

Glue-systemet loggar systematiskt följande typer av data: användarens exakta sökfråga, detaljerad information om språk, geografisk plats och enhetstyp som används, allt innehåll som visas på sökresultatsidorna, inklusive webbsidor och speciella SERP-funktioner, exakta register över vad användaren klickade eller rörde vid med muspekaren över sökresultaten, den exakta tiden användaren tillbringade på sökresultatsidan och automatiskt genererade tolkningar och förslag på förbättringar av den ursprungliga sökfrågan.

Denna omfattande datainsamling gör det möjligt för Google att lära sig av varje enskild sökning. Systemet mäter kontinuerligt hur användare interagerar med de visade resultaten för att kontinuerligt förbättra noggrannheten i att förutsäga användbara sökresultat. Den insamlade informationen används direkt i utvärderingen och viktningen av framtida sökresultat.

Hur fungerar Navboost och varför är det så viktigt?

Navboost anses vara ett av Googles mest inflytelserika rankingsystem, även om dess funktionalitet länge har missförståtts. I motsats till vad som är allmänt känt inom SEO-communityn är Navboost inte ett komplext maskininlärningssystem, utan i huvudsak ett stort kalkylblad som lagrar klickdata.

Dr. Eric Lehman sa uttryckligen i rätten: "Navboost är inte ett maskininlärningssystem. Det är bara ett stort kalkylblad." Detta kalkylblad registrerar vilka webbadresser som klickats och hur ofta för varje sökfråga. Även om det finns ytterligare datafält är det i huvudsak en klicklogg.

Navboost introducerades 2005 och har sedan dess kontinuerligt samlat in klickströmsdata för att förbättra sökkvaliteten. Ursprungligen samlades denna data in via Google Toolbar, men senare lades Chrome-webbläsaren till som en ytterligare datakälla. Systemet lagrar klickströmsdata från de senaste 13 månaderna och använder den för att utvärdera relevansen av sökresultaten.

Navboosts funktionalitet är baserad på att analysera olika klicktyper. "Långa klick", där användare stannar kvar på en sida under en längre tid, anses vara positiva signaler om relevans och kvalitet. "Korta klick", där användare snabbt återvänder till sökresultatsidan, indikerar låg relevans eller otillfredsställande innehåll.

Vilken betydelse har RankEmbed BERT för modern Google-rankning?

RankEmbed BERT är en av de mest avancerade komponenterna i Googles rankningssystem. Denna djupinlärningsmodell kombinerar språkförståelsefunktionerna hos BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) med algoritmer som är specifikt utvecklade för rankning.

Systemet tränas med hjälp av två primära datakällor: 70 dagar av omfattande sökloggar och betyg från mänskliga kvalitetsgranskare. Denna kombination gör att modellen kan lära sig av både verkliga användarinteraktioner och professionella kvalitetsbedömningar.

RankEmbed BERT har exceptionella förmågor inom förståelse av naturligt språk. Den kan införliva information om vilken sökfråga som helst i sina beräkningar, med hänsyn till frågans sammanhang och nyanser. Systemet är särskilt effektivt på att bearbeta komplexa, sällsynta eller tvetydiga sökfrågor, så kallade "long-tail-frågor".

Användaråtgärder och kvalitetsgranskares betyg hjälper modellen att kontinuerligt utvärdera och förbättra noggrannheten i sina förutsägelser. När användare visar ökad tillfredsställelse med sökresultaten tolkar systemet detta som en bekräftelse på kvaliteten på sina algoritmer.

Hur använder Google Chrome-data för ranking?

Chrome-webbläsardata spelar en mycket större roll i Googles ranking än vad som tidigare erkänts offentligt. Med en global marknadsandel på över 63 procent på stationära enheter och till och med 61,76 procent på mobila enheter har Google en exempellös databas för att bedöma webbplatsers popularitet.

Domstolsdokumenten innehåller tydliga bevis för att popularitet, som en viktig rankningssignal, kan baseras på Chrome-besöksdata. Användares faktiska användning och interaktion med en webbplats kan således direkt bidra till dess popularitetsbetyg.

Utvärderingen av olika typer av interaktioner är särskilt intressant. Aktiva användarinteraktioner som att fylla i och skicka in formulär, intensivt scrolla igenom innehåll eller göra köp kan representera starkare positiva signaler än passiva länkar från andra webbplatser.

Denna Chrome-baserade data ger Google en betydande konkurrensfördel gentemot andra sökmotorer. Konkurrenter har inte tillgång till jämförbar användningsdata i denna skala, vilket gör det betydligt svårare för dem att utveckla liknande exakta rankningalgoritmer.

Varför kan kvalitetssignaler vara viktigare än PageRank?

Den traditionella betydelsen av PageRank-algoritmen verkar överskuggas av nyare kvalitetssignaler. Domstolsdokumenten beskriver PageRank som "en enda signal gällande avstånd från en känd bra källa". Denna karakterisering tyder på en betydligt minskad betydelse jämfört med andra rankningsfaktorer.

Ännu mer talande är frågan från dokumenten: "Förstår du att den största delen av Googles kvalitetssignal kommer från själva webbplatsen?" Denna formulering antyder att en webbplats inneboende egenskaper – såsom innehållskvalitet, användarupplevelse och direkta användarinteraktioner – nu är viktigare än externa länkar.

Modern webbplatsutvärdering fokuserar alltmer på faktiska användningsmönster snarare än teoretiska auktoritetsbedömningar baserade på länkar. Medan PageRank bygger på antagandet att länkar ger auktoritet, utvärderar de nya systemen faktiskt användarbeteende och genuin nöjdhet med innehållet.

Denna utveckling återspeglar Googles engagemang för att leverera sökresultat som inte bara är teoretiskt relevanta, utan också praktiskt användbara för användarna. Kombinationen av direkta signaler för webbplatsens kvalitet och verkliga användarinteraktioner möjliggör en mer exakt bedömning av innehållets faktiska relevans och kvalitet.

Vid en tidpunkt då det digitala närvaron av ett företag beslutar om sin framgång, kan utmaningen med hur denna närvaro utformas autentiskt, individuellt och omfattande. Xpert.Digital erbjuder en innovativ lösning som positionerar sig som en korsning mellan ett industriellt nav, en blogg och en varumärkesambassadör. Den kombinerar fördelarna med kommunikations- och försäljningskanaler i en enda plattform och möjliggör publicering på 18 olika språk. Samarbetet med partnerportaler och möjligheten att publicera bidrag till Google News och en pressdistributör med cirka 8 000 journalister och läsare maximerar innehållet och synligheten för innehållet. Detta representerar en viktig faktor i extern försäljning och marknadsföring (symboler).

Mer om detta här:

• Äkta. Individuellt. Global: Xpert.Digital -strategin för ditt företag

Vilken roll spelar mänskliga kvalitetsgranskare i algoritmutveckling?

Mänskliga kvalitetsgranskare har en betydligt mer central position i Googles rankingsystem än vad företaget har kommunicerat offentligt. Domstolsdokumenten visar att dessa granskares betyg används som direkt träningsdata för centrala rankingmodeller.

Mer specifikt används kvalitetsgranskarnas betyg som en av två primära datakällor för att träna RankEmbed- och RankEmbedBERT-modellerna. Den andra datakällan är 70-dagars sökloggar med verkliga användarinteraktioner. Denna kombination av professionella betyg och verkliga användardata gör det möjligt för AI-systemen att beakta både objektiva kvalitetskriterier och subjektiva användarpreferenser.

Dr. Pandu Nayak, vice vd för sök på Google, bekräftade i domstol att RankEmbedBERT-modeller utbildade av bedömare har avsevärt förbättrat Googles prestanda på komplexa och oregelbundna sökfrågor. Dessa modeller visade betydande förbättringar, särskilt på long-tail-frågor, där språkförståelse är avgörande.

Kvalitetsbedömarna utvärderar webbplatser enligt de detaljerade "Search Quality Rater Guidelines", som inkluderar kriterier som erfarenhet, expertis, auktoritet och pålitlighet (EEAT). Deras betyg fungerar som "grundläggande data" i utvecklingen av algoritmerna och påverkar därmed indirekt utvärderingen av miljarder webbsidor.

Hur påverkar användarbeteendet crawlning och indexering?

Användarbeteende har långtgående effekter på sökmotorns grundläggande processer och sträcker sig långt bortom den slutliga rankningen. Google använder användardata från de tidigaste stadierna av sökprocessen för att avgöra vilka webbplatser som ska genomsökas, i vilken ordning och hur ofta.

Målet med denna användardrivna genomsökningsstrategi är att säkerställa att sökindexet täcker ett så brett spektrum av ämnen och källor som möjligt, samtidigt som det levererar nya och relevanta resultat. Webbplatser som upplever frekventa och positiva användarinteraktioner tenderar att genomsökas oftare för att fånga upp ändringar och nytt innehåll snabbare.

Omvänt kan oregelbunden genomsökning indikera att förbättringar av innehållskvaliteten eller utvecklingen av en mer engagerad publik är nödvändiga. Google beräknar en så kallad spampoäng för varje webbplats, som också beaktas i genomsökningsbeslut.

Varje dokument i Googles index tilldelas ett unikt DocID, som innehåller en mängd olika signaler och attribut. Dessa inkluderar popularitetsmätningar baserade på användaravsikt, klickdata och feedbacksystem som Navboost och Glue, samt omfattande kvalitets- och auktoritetsmått.

Vilka praktiska konsekvenser har dessa resultat för webbplatsoperatörer?

Avslöjandena i domstolsdokumenten har långtgående konsekvenser för alla som driver webbplatser eller utvecklar SEO-strategier. Den viktigaste slutsatsen är att genuina användarinteraktioner och nöjdhet spelar en central roll för framgång i sökmotorer.

Webbplatsägare bör främst fokusera på att förbättra själva användarupplevelsen snarare än traditionella SEO-taktiker. Detta inkluderar att optimera laddningshastigheten, förbättra användbarheten, tillhandahålla högkvalitativt och relevant innehåll och utforma en webbplatsstruktur som uppmuntrar användare att stanna längre och besöka fler sidor.

Särskild uppmärksamhet bör ägnas åt signaler om användarnöjdhet. Dessa inkluderar låg avvisningsfrekvens, långa uppehållstider, frekventa återkommande besökare och aktiva interaktioner som kommentarer, ifyllda formulär eller köp. Dessa signaler anses av Google vara starka indikatorer på kvalitet och relevans.

Resultaten belyser också vikten av innehållskvalitet i bred bemärkelse. Det handlar inte bara om tekniska SEO-aspekter, utan om att skapa innehåll som erbjuder verkligt värde och uppfyller användarnas behov. Detta motsvarar EEAT-kriterierna, vilka också tillämpas av de mänskliga kvalitetsgranskarna.

Vad innebär dessa utvecklingar för framtidens sökmotoroptimering?

Avslöjandena markerar ett fundamentalt skifte inom sökmotoroptimering, där man går bort från teknisk manipulation till ett verkligt användarcentrerat tillvägagångssätt. Traditionella SEO-metoder, som främst fokuserade på sökordstäthet, länkbyggande och tekniska knep, förlorar alltmer i betydelse.

SEO:s framtid ligger i att utveckla holistiska metoder som fokuserar på verkliga användarbehov. Detta kräver en djupare förståelse för målgruppen, deras problem och behov, samt förmågan att utveckla lösningar som går utöver ytlig sökordsoptimering.

Maskininlärning och AI-system som RankEmbed och BERT kommer att fortsätta att bli allt viktigare. Dessa system är utformade för att förstå sammanhanget och avsikten bakom sökfrågor och identifiera relevant innehåll därefter. Webbplatsoperatörer måste lära sig att optimera för dessa intelligenta system snarare än att bara manipulera algoritmer.

Integreringen av användardata från olika Google-produkter, särskilt Chrome, kommer sannolikt att fortsätta öka. Detta förstärker vikten av en konsekvent och högkvalitativ användarupplevelse över alla kontaktpunkter.

Hur reagerar Google på dessa avslöjanden?

Google har hittills endast erbjudit begränsade svar på de specifika avslöjandena i domstolsdokumenten. Företaget fortsätter att vidhålla sin officiella ståndpunkt att klick "inte är en direkt rankningsfaktor", vilket kan vara tekniskt korrekt, men döljer den nyanserade verkligheten om hur klickdata används i mer komplexa system.

De rättsliga förfarandena har dock tvingat Google att vara mer transparent kring vissa aspekter av sina algoritmer. Som en del av domstolsbeslutet från september 2025 var Google skyldigt att dela viss sökindex- och användningsdata med konkurrenter.

Samtidigt arbetar Google aktivt med att minska sitt beroende av traditionella sökmetoder. Den ökade integrationen av AI-drivna funktioner som AI-översikter och utvecklingen av chatbotfunktioner kan ses som ett svar på regulatoriskt tryck och ökande konkurrens från AI-leverantörer som OpenAI.

Företaget kommer sannolikt att fortsätta sträva efter att skydda detaljerna i sina rankningsalgoritmer samtidigt som det följer lagstadgade krav. Att balansera transparens och skydd mot manipulation är fortfarande en viktig utmaning.

Vilken inverkan har dessa resultat på konkurrensen på sökmotormarknaden?

Avslöjandena belyser det enorma strukturella problem som Googles konkurrenter står inför. Kombinationen av Chrome-webbläsardata, omfattande sökloggar och avancerade AI-system skapar betydande hinder för marknadsinträde för alternativa sökmotorer.

Konkurrenter som Bing, DuckDuckGo och nya AI-drivna sökmotorer har inte tillgång till jämförbar användardata i denna skala. Detta gör det betydligt svårare för dem att utveckla liknande precisa och användarcentrerade rankingalgoritmer. Googles datafördel är självförstärkande: Bättre sökresultat leder till fler användare, vilket i sin tur möjliggör mer data och bättre algoritmer.

Domstolsbeslutet från september 2025 som krävde att Google skulle dela viss data med "kvalificerade konkurrenter" skulle teoretiskt sett kunna minska dessa hinder. Det praktiska genomförandet och definitionen av "kvalificerade konkurrenter" är dock fortfarande oklar.

Intressant nog är domarens bedömning att utvecklingen av AI-chattrobotar och generativ AI för första gången på mer än ett decennium skapar en "seriös möjlighet" till en produkt som skulle kunna utmana Googles marknadsdominans. Detta tyder på att konkurrensen kanske inte kommer från traditionella sökmotorer, utan från helt nya AI-baserade informationsåtkomstsystem.

Vad lär vi oss av dessa historiska uppenbarelser?

Domstolsdokumenten från Googles antitrustmål har skakat om grundläggande antaganden om hur världens viktigaste sökmotor fungerar. De visar tydligt att användarsignaler spelar en mycket mer central roll än vad Google har kommunicerat offentligt på flera år.

Den viktigaste insikten är att Google faktiskt driver ett mycket komplext ekosystem av olika system, som alla använder användardata på olika sätt. Från Navboost till Glue-systemet till RankEmbed BERT – alla dessa komponenter är utformade för att lära sig av verkliga användarinteraktioner och optimera sökresultaten därefter.

För webbplatsoperatörer och SEO-proffs skickar detta ett tydligt budskap: Fokus måste äntligen flyttas från teknisk manipulation till att skapa verkligt mervärde för användarna. Eran av ytliga SEO-knep är definitivt över. Framgång i sökresultat kräver i allt högre grad en helhetssyn på användarupplevelsen.

Avslöjandena väcker också viktiga frågor om marknadsmakt och rättvis konkurrens. Googles tillgång till Chrome-data och de konkurrensfördelar som följer av detta visar hur svårt det är för konkurrenter att få fotfäste på denna marknad. De reglerande åtgärderna, hur begränsade de än är, är ett första steg mot att återställa en rättvisare konkurrensmiljö.

I slutändan bekräftar dokumenten vad många SEO-experter länge misstänkt: Google utvärderar faktiskt användarnöjdheten med sökresultaten och använder denna information för att kontinuerligt förbättra sina algoritmer. Dagarna då dessa antaganden kunde avfärdas som spekulationer är äntligen över.

☑ Vårt affärsspråk är engelska eller tyska

☑ Nytt: korrespondens på ditt nationella språk!

 

Jag är glad att vara tillgänglig för dig och mitt team som personlig konsult.

Du kan kontakta mig genom att fylla i kontaktformuläret eller helt enkelt ringa mig på +49 89 674 804 (München) . Min e -postadress är: Wolfenstein ∂ xpert.digital

Jag ser fram emot vårt gemensamma projekt.

 

 

☑ SME -stöd i strategi, rådgivning, planering och implementering

☑ skapande eller omjustering av den digitala strategin och digitaliseringen

☑ Expansion och optimering av de internationella försäljningsprocesserna

☑ Globala och digitala B2B -handelsplattformar

☑ Pioneer Business Development / Marketing / PR / Measure